AI入门到精通全攻略，提示词工程详解，StableDiffusion绘画实战教学

入门阶段

• 数学基础
  • 学习内容：线性代数（向量、矩阵运算、特征值与特征向量等）、微积分（微分、偏导数、链式法则）、概率论与数理统计（概率分布、贝叶斯定理等）、优化理论（梯度下降等）。
  • 学习资源：《线性代数及其应用》《微积分》《概率论与数理统计》等教材；Coursera、网易云课堂等平台的数学课程。
• 编程语言
  • 学习内容：以 Python 为主，掌握基本语法、数据类型、控制结构、函数等，熟悉 NumPy（矩阵计算）、Pandas（数据处理）、Matplotlib/Seaborn（数据可视化）等库。
  • 学习资源：《Python 编程：从入门到实践》《Python 数据科学手册》；Python 官方文档；B 站、慕课网等平台的 Python 课程。

基础阶段

• 机器学习基础
  • 学习内容：监督学习（线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等算法）、无监督学习（K-means 聚类、PCA 等算法）、强化学习基本概念；模型评估方法（交叉验证、混淆矩阵等）。
  • 学习资源：《机器学习》《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow》；吴恩达机器学习课程。
• 深度学习基础
  • 学习内容：神经网络基本原理（神经元、激活函数、损失函数等）、反向传播算法；卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM、GRU；生成对抗网络（GAN）基本原理；掌握 TensorFlow、PyTorch 等深度学习框架的基本使用。
  • 学习资源：《深度学习》《动手学深度学习》；斯坦福大学 CS231n 课程。

进阶阶段

• 自然语言处理（NLP）
  • 学习内容：分词、词性标注、命名实体识别、情感分析等基本技术；词向量技术（Word2Vec、GloVe 等）；Transformer 架构、BERT、GPT 等模型；NLTK、SpaCy 等常用工具。
  • 实践项目：文本分类、机器翻译、情感分析、智能问答系统等项目。
• 计算机视觉（CV）
  • 学习内容：图像处理基本操作（滤波、边缘检测等）、特征提取方法、目标检测（YOLO、Faster R-CNN 等算法）、图像分割；OpenCV、Scikit-Image 等常用库。
  • 实践项目：图像识别、目标检测、人脸识别、图像生成等项目。
• 强化学习
  • 学习内容：马尔可夫决策过程、值函数、策略梯度等概念；Q-learning、Deep Q Network 等算法；OpenAI Gym、RLlib 等强化学习框架。
  • 实践项目：游戏智能体开发、机器人路径规划与控制等项目。

精通阶段

• 深入学习与研究
  • 学习内容：深度强化学习、生成模型的高级应用与改进；注意力机制、自监督学习等前沿技术；AI 伦理、可解释性 AI 等理论问题。
  • 实践项目：参与学术研究项目，尝试在现有技术上进行创新，提出新的算法或改进方案；参加顶级学术会议的竞赛和研讨会。
• 跨领域应用与创新
  • 学习内容：将 AI 与其他领域（如医疗、金融、教育等）深度融合，了解行业需求和特点，掌握跨领域知识。
  • 实践项目：开发具有实际应用价值的跨领域 AI 产品或解决方案，推动 AI 技术在不同行业的落地和发展